澳大利亞墨爾本大學與昆士蘭大學數(shù)據(jù)科學專業(yè)哪個好入學要求全面解析
2024-08-15 18:31:31 來源：中國教育在線
澳大利亞墨爾本大學與昆士蘭大學數(shù)據(jù)科學專業(yè)哪個好?入學要求全面解析，很多同學對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著中國教育在線的小編詳細了解一下吧。
【墨爾本大學】
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學
墨爾本大學在數(shù)據(jù)科學領域具有較高的世界排名。墨爾本大學數(shù)據(jù)科學碩士專業(yè)旨在培養(yǎng)學生的技術能力和分析技能，這對管理數(shù)量龐大且復雜的數(shù)據(jù)集合并從中獲得見解至關重要。
通過該課程，你將能夠熟練使用統(tǒng)計工具、技術和方法，并運用深入分析和評估法來解決數(shù)據(jù)領域中的現(xiàn)實性問題。
入學要求
本科學士學位，本科專業(yè)為下列科目則適宜進修此課程：計算機科學、數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計學或任何等同科目。
申請人還必須完成12.5學分的大學水平計算機科學課程，或相關學科課程，其內容重點應為計算機編程。申請人還必須完成25學分(兩門課程或等同課程)的一年級數(shù)學和統(tǒng)計學課程，包括MAST10006微積分2(或等同課程)。
國內大學成績要求：申請人的加權平均分至少為65%(按墨爾本大學標準)。C9大學72%，985大學 76%，211大學80%，非211大學84%。
英語要求：雅思6.5(單項不低于6)。
【昆士蘭大學】
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學
昆士蘭大學數(shù)據(jù)科學碩士課程是世界上少數(shù)的幾個能讓跨學科學者和行業(yè)直接接觸，且將大量刺激、不斷擴大的數(shù)據(jù)科學領域與實踐經驗相結合的課程。
學生將會進行前沿課題研究，橫跨計算機到統(tǒng)計學，數(shù)學到商業(yè)，金融到醫(yī)療，甚至更多領域，使用相關的大數(shù)據(jù)工具和技術來探尋數(shù)據(jù)使用倫理的重要知識、法律考慮、通訊等更多方面。
入學要求
學術要求：申請者需具備本科3年學歷，GPA5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相關領域專業(yè)背景，包括但不限于計算機科學、信息技術、統(tǒng)計、數(shù)學、工程、物理、精算等;鼓勵申請者提供CV，描述和數(shù)據(jù)相關的實踐。
語言要求：雅思總分6.5，聽說讀寫各項不低于6.0。
澳洲數(shù)據(jù)科學專業(yè)就業(yè)方向
Data Analyst 數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師側重于利用統(tǒng)計學、數(shù)學等知識進行數(shù)據(jù)挖掘，日常的主要工作內容為收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、然后做一些分析或可視化處理，對編程語言有一定的要求，如 R， Python ， Javascript ， C/C++ ， SQL 等。初級的 Analyst 的工作就是配合 Scientist 和 Engineer，當業(yè)務需求使用某些方法的時候，他們就是一線操作者，當 scientist要數(shù)據(jù)，他們要收集清理數(shù)據(jù)，當客戶或者子公司要數(shù)據(jù)，他們也要收集清理數(shù)據(jù)。得出最終的分析報告給產品組工程組或管理層。 所以從這個角度講， analyst只是非常純粹的在和數(shù)據(jù)打交道罷了
Data Scientist 數(shù)據(jù)科學家
數(shù)據(jù)科學家是數(shù)據(jù)領域非常具有復合型的高級崗位，往往需要具備能夠獨立完成一整套數(shù)據(jù)分析過程的能力：從數(shù)據(jù)提取，整合、并進行分層，進行統(tǒng)計或其他復雜的分析，創(chuàng)造引人注目的可視化詮釋和效果，開發(fā)具有更寬廣應用前景的數(shù)據(jù)工具。實際工作中主要的精力大概在分布式算法的實現(xiàn)和優(yōu)化上，特別是后者，是極具挑戰(zhàn)性的，需要資深的數(shù)據(jù)科學家來完成，因此需要非常強大的數(shù)學、統(tǒng)計、計算機背景，在優(yōu)化問題上很有經驗。
Data Architect 數(shù)據(jù)架構師
都說不想當數(shù)據(jù)架構師的程序猿不是一個好前端。因為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)架構師應該對所在領域的主流技術體系有一個全面清晰的認識，對某一種技術的原理、運作機理有深入的理解，是該領域的專家，同時具有將客觀事物抽象出來的能力，關注當前技術前沿和熱點，使用最高效的方式解決問題。他們的日常主要任務為創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)源進行整合、集中、和維護。具體來講，要求會SQL ， XML ， HIVE ， PIG ， SPARK 等，對數(shù)據(jù)庫體系結構有深入了解，擅長數(shù)據(jù)倉庫解決方案等。
Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師
作為一個新興的職業(yè)類型， 數(shù)據(jù)工程師更傾向于掌握 “ 戰(zhàn)術層面 ”的具體數(shù)據(jù)技能，專注于使數(shù)據(jù)可用并能夠在生產環(huán)境中對數(shù)據(jù)進行處理，如具體的編程語言、操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫等;而數(shù)據(jù)科學家更傾向于 “ 戰(zhàn)略層面 ”的數(shù)據(jù)技能，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、機器學習等。他們的日常主要工作內容是用 SQL 來回答分析型問題，用腳本來做數(shù)據(jù)集成，清洗 ETL (提取 - 轉換- 裝載)任務和使用 Hadoop 生態(tài)工具等，對編程語言要求較高， SQL ， HIVE ， PIG ， R ， MATLAB ， SAS ， SPSS ，Python ， Java ， Ruby ， C++ ， Perl 等等都要會。
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